package com.ws.demo.postorderTraversal;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

public class PostorderTraversalDemo {
    public static class TreeNode {
        int val;
        TreeNode left;
        TreeNode right;
        TreeNode() {}
        TreeNode(int val) { this.val = val; }
        TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
            this.val = val;
            this.left = left;
            this.right = right;
        }
    }

    /**
     * 给你一棵二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 后序遍历 。
     */

    /**
     * 递归
     * 首先我们需要了解什么是二叉树的后序遍历：按照访问左子树——右子树——根节点的方式遍历这棵树，
     * 而在访问左子树或者右子树的时候，我们按照同样的方式遍历，直到遍历完整棵树。
     * 因此整个遍历过程天然具有递归的性质，我们可以直接用递归函数来模拟这一过程。
     *
     * 定义 postorder(root) 表示当前遍历到 root 节点的答案。按照定义，
     * 我们只要递归调用 postorder(root->left) 来遍历 root 节点的左子树，
     * 然后递归调用 postorder(root->right) 来遍历 root 节点的右子树，
     * 最后将 root 节点的值加入答案即可，递归终止的条件为碰到空节点。
     */
//    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
//        List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
//        postorder(root, res);
//        return res;
//    }
//
//    public void postorder(TreeNode root, List<Integer> res) {
//        if (root == null) {
//            return;
//        }
//        postorder(root.left, res);
//        postorder(root.right, res);
//        res.add(root.val);
//    }

    /**
     * 迭代
     */
//    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
//        List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
//        if (root == null) {
//            return res;
//        }
//
//        Deque<TreeNode> stack = new LinkedList<TreeNode>();
//        TreeNode prev = null;
//        while (root != null || !stack.isEmpty()) {
//            while (root != null) {
//                stack.push(root);
//                root = root.left;
//            }
//            root = stack.pop();
//            if (root.right == null || root.right == prev) {
//                res.add(root.val);
//                prev = root;
//                root = null;
//            } else {
//                stack.push(root);
//                root = root.right;
//            }
//        }
//        return res;
//    }

    /**
     * Morris 遍历
     *
     * 有一种巧妙的方法可以在线性时间内，只占用常数空间来实现后序遍历。这种方法由 J. H. Morris 在 1979 年的论文「Traversing Binary Trees Simply and Cheaply」中首次提出，因此被称为 Morris 遍历。
     *
     * Morris 遍历的核心思想是利用树的大量空闲指针，实现空间开销的极限缩减。其后序遍历规则总结如下：
     *
     * 1.新建临时节点，令该节点为 root；
     * 2.如果当前节点的左子节点为空，则遍历当前节点的右子节点；
     * 3.如果当前节点的左子节点不为空，在当前节点的左子树中找到当前节点在中序遍历下的前驱节点；
     *  - 如果前驱节点的右子节点为空，将前驱节点的右子节点设置为当前节点，当前节点更新为当前节点的左子节点。
     *  - 如果前驱节点的右子节点为当前节点，将它的右子节点重新设为空。倒序输出从当前节点的左子节点到该前驱节点这条路径上的所有节点。当前节点更新为当前节点的右子节点。
     * 4.重复步骤 2 和步骤 3，直到遍历结束。
     */
    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        if (root == null) {
            return res;
        }

        TreeNode p1 = root, p2 = null;

        while (p1 != null) {
            p2 = p1.left;
            if (p2 != null) {
                while (p2.right != null && p2.right != p1) {
                    p2 = p2.right;
                }
                if (p2.right == null) {
                    p2.right = p1;
                    p1 = p1.left;
                    continue;
                } else {
                    p2.right = null;
                    addPath(res, p1.left);
                }
            }
            p1 = p1.right;
        }
        addPath(res, root);
        return res;
    }

    public void addPath(List<Integer> res, TreeNode node) {
        int count = 0;
        while (node != null) {
            ++count;
            res.add(node.val);
            node = node.right;
        }
        int left = res.size() - count, right = res.size() - 1;
        while (left < right) {
            int temp = res.get(left);
            res.set(left, res.get(right));
            res.set(right, temp);
            left++;
            right--;
        }
    }
}
